Compression, analyse et visualisation des signaux physiologiques (EEG) appliqués à la télémedecine

En raison de la grande quantite d’EEG acquise sur plusieurs journees, une technique de compression efficace est necessaire. Le manque des experts et la courte duree des crises encouragent la detection automatique des convulsions. Un affichage uniforme est obligatoire pour assurer l’interoperabilite et la lecture des examens EEG transmis. Le codeur certifie medical WAAVES fournit des CR eleves et assure une qualite de diagnostic d’image. Durant nos travaux, trois defis sont reveles : adapter WAAVES a la compression des signaux, detecter automatiquement les crises epileptiques et assurer l’interoperabilite des afficheurs EEG. L’etude du codeur montre qu’il est incapable de supprimer la correlation spatiale et de compresser des signaux monodimensionnels. Par consequent, nous avons applique l’ICA pour decorreler les signaux, la mise en echelle pour redimensionner les valeurs decimales et la construction d’image. Pour garder une qualite de diagnostic avec un PDR inferieur a 7%, nous avons code le residu. L’algorithme de compression EEGWaaves propose a atteint des CR de l’ordre de 56. Ensuite, nous avons propose une methode d’extraction des caracteristiques des signaux EEG basee sur un nouveau modele de calcul de la prediction energetique (EAM) des signaux. Ensuite, des parametres statistiques ont ete calcules et les Reseaux de Neurones ont ete appliques pour detecter les crises epileptiques. Cette methode nous a permis d’atteindre de meilleure sensibilite allant jusqu’a 100% et une precision de 99.44%. Le dernier chapitre detaille le deploiement de notre afficheur multi-plateforme des signaux physiologiques. Il assure l’interoperabilite des examens EEG entre les hopitaux.